这篇文章记录一个正则表达是导致 CPU 高的问题排查。由于无法直接使用线上的代码测试，所以我自己把代码整理了下来，具体代码如下：

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public class AppMain {
	public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
		final String regex="^([a-z0-9A-Z]+[-|\\.]?)+[a-z0-9A-Z]@([a-z0-9A-Z]+(-[a-z0-9A-Z]+)?\\.)+[a-zA-Z]{2,}$";
		final String email="blog.laofu.online.fuweilao@vip.qq.com#";
		for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
			Matcher matcher = RegexUtils.matcher(regex, email);
			matcher.find();
			Thread.sleep(10);
//			matcher.group();
		}
	}
}

当运行程序的时候，我们可以看到 java 的进程占用了 CPU 了 82.1%,由于我使用的服务器是 1核+2G, 所以 load avg 占用也很高。

TOP 命令的含义

TOP 命令是常用的 Linux 性能监控的命令，执行后，界面如下：


第一行

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top - 14:09:04 up 3 days, 21:20,  0 users,  load average: 0.52, 0.58, 0.59

当前时间（date）、系统已运行时间(last reboot)、当前登录用户的数量(who )、最近5、10、15分钟内的平均负载

MyCat 是基于服务器代理模式的数据库分库的中间件，原理是对 SQL 进行转发，具体的架构图如下：

我们知道，数据的拆分必然会对事物的原子性带来影响，那如果保证在分库的同时，又能保证事务的原子性呢？

对于分库分表来说，具体有两种方式：垂直拆分和水平拆分。
垂直拆分主要是业务的细化和独立，和业务联系比较密切。所以本文只讨论更通用的水平拆分。

为什么分库分表

1. 降低单机 MySQL 的性能
2. 降低单表或者单库的数据量，减少数据库的查询压力
3. 突破单机的容量限制

索引失效的情况：

1. 使用 like ‘%abc’或者like ‘%abc%’
2. 查询列参与了函数计算（并没有使用函数索引）
3. 数据不够离散，扫描的行数和加载索引的成本超过了全表扫描
4. 联合索引没有使用最左匹配，或者在范围运算（>,<,<>）等运算的后面
5. where中索引列有运算

除了上面的几个明显的问题外，还有索引的选择问题。MySQL 在执行一段 sql 的时候，会先决定使用哪一个索引，如果 选了一个性能比较差的索引，即使走了索引，也会带来性能问题。

对上面的第 4 条做一个例子说明：

1. 定义 abcd 字段一个联合索引
2. 如果使用 a>0 and b=1 .. 则 a 本身走索引，但 a 后面的字段都不走索引
3. a=1 and b=1 and c>1 and d=1 这个例子 只有 d 不走索引，如果 索引顺序更改为 abdc 则都会走索引。

最近又碰到的 oom 的问题，一直在尝试定位中，由于现实使用的 G1 的垃圾回收器。所以今天打算线上的排查历程和方案查询出来。

jvm 常用参数

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-Xmx1024m 最大堆内存
-Xms1024m 最小堆内存
-Xss256k  设置栈的大小。栈都是每个线程独有一个，所有一般都是几百k的大小。
-XX:MetaspaceSize=128m  元空间的大小
-XX:MaxMetaspaceSize=256m  最大元空间大小
-XX:MaxGCPauseMillis=200 设置每次年轻代垃圾回收的最长时间，如果无法满足此时间，JVM会自动调整年轻代大小，以满足此值
-XX:+UseG1GC 使用 G1 垃圾回收器
-XX:-OmitStackTraceInFastThrow 当一些异常在代码里某个特定位置被抛出很多次的话，HotSpot Server Compiler（C2）会用fast throw来优化这个抛出异常的地方。
-XX:MinHeapFreeRatio=30
-XX:MaxHeapFreeRatio=50
-XX:MaxDirectMemorySize=100M 直接内存大小
-XX:+PrintGCDetails 打印 GC 详细信息
-XX:+DisableExplicitGC 禁止显示GC

为什么需要主从复制

1. 分别读写数据库的时候，把读和写分开，能够有效的提高数据库的负载
2. 保证数据的高可用，一旦有一台数据库服务器宕机，不会对数据产生太大的影响
3. 可以横向扩展，实现数据库的水平扩容

什么是事务日志？

事务要保证 ACID 的完整性必须依靠事务日志做跟踪：

1. 每一个操作在真正写入数据数据库之前，先写入到日志文件中

2. 如要删数据会先在日志文件中将此行标记为删除，但是数据库中的数据文件并没有发生变化。

3. 只有在（包含多个 sql 语句）整个事务提交后，再把整个事务中的 sql 语句批量同步到磁盘上的数据库文件。

4. 在事务引擎上的每一次写操作都需要执行两遍如下过程:

   • 先写入日志文件中

     写入日志文件中的仅仅是操作过程，而不是操作数据本身，所以速度比写数据库文件速度要快很多。

   • 然后再写入数据库文件中

     写入数据库文件的操作是重做事务日志中已提交的事务操作的记录

1. 下载包

   1	https://repo.huaweicloud.com/mysql/Downloads/MySQL-8.0/mysql-8.0.20-linux-glibc2.12-x86_64.tar.xz

2. 解压

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   $ tar -xvf mysql-8.0.20-linux-glibc2.12-x86_64.tar.xz # 移动到local/mysql目录下 $ sudo mv mysql-8.0.20-linux-glibc2.12-x86_64 /usr/local/mysql

上篇博客说了 MVCC 解决了 MySQL 在可重复的隔离情况下幻读的问题，这篇博客主要探讨下，在修改的时候，如何解决幻读的问题。

MySQL 在控制并发的时候，同样采用了锁的机制。从读写上面分，有读写和写锁，从结构上分，有行锁和表锁.行锁又分为行锁、间隙锁和 Next Key

读锁和写锁

读锁 ：共享锁 ，S 锁

写锁：排它锁 ，X 锁

select ：不加锁，加锁后，也可以使用 select 查询数据